【机器学习】基于变色龙算法优化的BP神经网络分类预测（SSA-BP）

目录

• • 1.原理与思路
  • 2.设计与实现
  • 3.结果预测
  • 4.代码获取

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1.原理与思路

• 【智能算法应用】智能算法优化BP神经网络思路
• 【智能算法】变色龙优化算法（CSA)原理及实现

2.设计与实现

数据集：

数据集样本总数2000
多输入多输出 ：样本特征24，标签类别4，数据集样本总数2000。

求解问题维度：

dim =  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ; % 维度

适应度函数：
f i t n e s s = a r g m i n ( m s e ( T t r a i n e r r ) + m e s ( T t e s t e r r ) ) fitness=argmin(mse(T_{train}err)+mes(T_{test}err)) fitness=argmin(mse(Ttrainerr)+mes(Ttesterr))

部分代码如下：

pop = 50; %种群数量
maxIter = 20; %最大迭代数
dim = inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum; %维数
ub = ones(1,dim); %变量上边界
lb = -ones(1,dim); %变量下边界
fobj = @(x) fun(x); %目标函数
[Best_pos,Best_fitness ,Iter_curve,~,~] = F_solve(pop, maxIter,ub,lb,dim,fobj); %求解

程序结构：

3.结果预测

4.代码获取

代码传送门